Praminiarto, Hendri (2022) Deteksi Pengendara Mengantuk Dengan Pengolahan Citra Dan Klasifikasi Svm. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
UNIKOM_Hendri Praminiarto_Cover.pdf - Published Version
Download (20kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version
Download (72kB) | Preview
Lembar Publikasi Pdf.pdf - Published Version
Download (126kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_Lembar Pernyataan.pdf - Published Version
Download (66kB) | Preview
._UNIKOM_Hendri Praminiarto_Kata Pengantar.pdf - Published Version
Download (4kB)
._UNIKOM_Hendri Praminiarto_Daftar Isi.pdf - Published Version
Download (4kB)
UNIKOM_Hendri Praminiarto_BAB 1.pdf - Published Version
Download (119kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_BAB 2.pdf - Published Version
Download (291kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_BAB 3.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (404kB) | Request a copy
UNIKOM_Hendri Praminiarto_BAB 4.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (392kB) | Request a copy
UNIKOM_Hendri Praminiarto_BAB 5.pdf - Published Version
Download (46kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_Daftar Pustaka.pdf - Published Version
Download (111kB) | Preview
UNIKOM_Hendri Praminiarto_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf - Published Version
Download (75kB) | Preview
Abstract
Kecelakaan merupakan hal yang sering terjadi di Indonesia yang terjadi dikarenakan beberapa faktor internal dan eksternal faktor eksternal merupakan kondisi jalan, kurangnya pencahayaan hingga kondisi kendaraan yang kurang layak jalan, faktor internal yang sering terjadi yaitu mengantuk yang diakibatkan karena rasa bosan dalam mengemudi ataupun kelelahan yang berlebih sehingga sering terjadi microsleep yaitu kondisi dimana pengendara mengalami tidur sejenak hanya dalam beberapa detik yang mengakibatkan kecelakaan. Pada penelitian ini maka dibuatlah alat deteksi kantuk menggunakan pengolahan citra dengan metode blazeface dan inverse kinematics sebagai pemetaan wajah dengan tingkat akurasi pembacaan wajah mencapai 100% dan dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan tingkat akurasi, recall dan presisi yang mencapai 94% serta tingkat akurasi alat deteksi kantuk yang mencapai 71% yang dimana akan mendeteksi kantuk berdasarkan jumlah menguap, kedipan mata serta jumlah anggukan kepala pengemudi yang akan diklasifikasikan sebagai mengantuk atau tidak mengantuk.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pengolahan citra; Blazeface; Inverse Kinematics; Support Vector Machine; Kecelakaan |
| Subjects: | 000 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS > 005 Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1 Skripsi > Sistem Komputer |
| Depositing User: | Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 06 Sep 2023 02:50 |
| Last Modified: | 06 Sep 2023 02:50 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7408 |
